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文檔簡介
1、隨著信息和通信技術(shù)的快速發(fā)展,計算機技術(shù)越來越多地被應(yīng)用于制造過程的每個環(huán)節(jié)。當(dāng)人工智能代替人腦來操作和控制生產(chǎn)過程時,人類就會想到利用各種計算智能方法來設(shè)計出更優(yōu)的輔助制造系統(tǒng),但是當(dāng)它們單獨地處理某些復(fù)雜制造系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化問題時,往往遇到難以實現(xiàn)的問題。如何解決這類問題,便是本論文研究的主要內(nèi)容。 用遺傳算法處理復(fù)雜制造系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化問題時,由于遺傳算法必須要有一個適應(yīng)度函數(shù)來評價個體優(yōu)劣,而要獲得合適的適應(yīng)度函數(shù)往往是很困
2、難的,導(dǎo)致此方法不能普遍地被應(yīng)用于工程實際中。通過合理地集成遺傳算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),則可以找到合適的適應(yīng)度函數(shù),進(jìn)而優(yōu)化工藝參數(shù),以較好地解決復(fù)雜制造系統(tǒng)多目標(biāo)優(yōu)化問題。 高速走絲電火花線切割是目前應(yīng)用廣泛的一種技術(shù),如何更好地提高加工速度和保證加工表面粗糙度一直是高速走絲電火花線切割加工的問題。本論文研究如何利用上述的集成計算智能方法來建模和優(yōu)化高速走絲電火花線切割加工參數(shù),以解決上述問題。該方法通過了實踐驗證,取得了不錯的效
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